Family‐based weight stigma and psychosocial health: A multinational comparison
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Family-based weight stigma can be expressed as criticism, judgment, teasing, and mistreatment by family members because of an individual's body weight. The current study compared the prevalence and psychosocial correlates of family-based weight stigma among adult members of a weight-management program living in Australia, Canada, France, Germany, the UK, and the US. METHODS: Participants (N = 8100 adults who reported having ever experienced weight stigma; 95% female; 94% White) completed an identical online survey in their country's dominant language that assessed their experiences of weight stigma from 16 different family member sources, as well as internalized weight bias, body image, eating behaviors, perceived stress, and self-rated health. RESULTS: Family-based weight stigma, especially from mothers (49%-62%), spouses/romantic partners (40%-57%), and fathers (35%-48%), was highly prevalent across countries. Weight stigma from one's immediate family members was associated with indices of poorer psychosocial health across the six countries (β coefficients = |0.08-0.13|). CONCLUSIONS: Findings highlight the need for weight stigma-reduction efforts to help family members distinguish between supportive, encouraging discourse and potentially weight-stigmatizing communication. Future research should examine the prevalence and correlates of family-based weight stigma in more diverse community samples, including among racially/ethnically and gender diverse adults, and in non-Western countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».